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公开(公告)号：CN110376584B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910574997.4
申请日：2019-06-28
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于市政工程城市供水管道漏损的无损检测领域，公开了一种基于探地雷达图像特征信号识别的供水管道漏损检测方法。步骤一，获取供水管道的探地雷达原始图像数据；步骤二，对获取的原始图像数据进行去直流、零时校正、振幅增强和带通滤波处理；步骤三，结合双曲线信号特征和多次波形成原理以及它们在图像上的位置信息，观察图像中各信号的特征，识别出图像中的管道漏损信号和干扰信号，以对图像中管道漏损信息的准确识别。本发明改变了传统的探地雷达图像分析方式，不但可以识别出雷达图像上的管道漏损信号，也可以排除干扰信号，还可以精确定位漏损的具体位置和深度，从而提高探地雷达在供水管道漏损检测中的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN110230780B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910504922.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于市政工程城市供水管道漏损的无损检测定位领域，公开了一种基于探地雷达三维图像属性分析的供水管道漏损检测方法，获取供水管道纵向扫描的探地雷达原始图像数据；对获取的原始图像数据进行降噪滤波处理；将处理后的图像数据通过插值拟合成一个三维数据体，提取多种平面或立体的图像属性，并以纵向剖面、横向剖面、水平切面、不规则切面以及等值面显示；利用多属性综合分析，对管道漏损位置、规模进行精确识别通过多属性综合分析对管道漏损位置和规模进行精确定位的方法。本发明精确定位漏损位置；提取的频率属性，得到一个包含丰富信息的频谱，进一步验证漏损位置；提取的振幅属性，对漏损特征进行高分辨率成像，确定管道漏损规模。
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公开(公告)号：CN111898222A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010483311.3
申请日：2020-06-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/13 , G06F113/14
Abstract: 本发明属于排水系统设计技术领域，公开了一种排水系统设计方法、系统、存储介质、排水系统及应用，通过依据管道上下游顺序求解各设计规范约束的可行域的交集，以确定各管道的管径与坡度选择的可行域，并结合工程经验确定较为经济的设计方案作为初始解集，随后采用初始解集启动智能优化算法进行高效优化设计。相对于传统的推理公式法与随机产生初始解的多目标优化法，本发明可显著地提高优化设计的时间效率与设计方案的质量，且易于实施。本发明通过生成基于工程经验的初始解集用于优化计算过程，大大加快智能优化算法的寻优速度，能够产生在设计要求下不发生城市内涝且造价经济的排水系统设计方案。
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公开(公告)号：CN110185092B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910320000.2
申请日：2019-04-19
Applicant: 浙江大学
IPC: E03B7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于动态DMA分区的城镇供水系统漏损监测方法，包括以下步骤：建立供水管网水力模型，并对模型进行流量和压力参数的校正；确定传统静态DMA分区，设DMA之间连接管道数量为M，在其中2个管道上安装流量计，其余连接管道上安装远程控制阀门；通过调度远程控制阀门实现DMA动态分区；确定动态DMA漏损报警阈值；分析动态DMA夜间流量：动态DMA夜间流量由合法用水量和漏损量组成，对动态DMA进出口流量进行分析，若某动态DMA夜间流量超过夜间低峰用水时段的漏损报警阈值，则说明该动态DMA内存在漏损。本发明方法减少了供水系统内的用水末端，提高了供水的水质；在供水高峰期可提供更高的供水压力，以保障高峰供水水量安全。
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公开(公告)号：CN110580376A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910694124.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Dynamo和Revit的桩基础模型创建方法，包括以下步骤：S1：根据设计要求制作桥梁中心线的逐桩坐标文件和桩基础的数据文件；S2：在Dynamo中，使用S1中的桥梁中心线的逐桩坐标文件拟合生成三维曲线和二维平曲线；S3：根据S1中桩基础的数据文件，在S2中的二维平曲线相应里程处获得法平面，并对所述法平面作偏移得到一组平面，称之为平面组；S4：根据S1中桩基础的数据文件，在S2中的二维平曲线的对应里程处沿切线方向生成直线，并对所述直线作偏移得到一组直线，称之为直线组；S5：将S3中平面组与S4中直线组相交产生交点；S6：制作参数化桩族，根据S1中桩基础的数据文件和S5中所述的交点在Revit中放置桩族，即得到最终的桩基础模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110230780A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910504922.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明属于市政工程城市供水管道漏损的无损检测定位领域，公开了一种基于探地雷达三维图像属性分析的供水管道漏损检测方法，获取供水管道纵向扫描的探地雷达原始图像数据；对获取的原始图像数据进行降噪滤波处理；将处理后的图像数据通过插值拟合成一个三维数据体，提取多种平面或立体的图像属性，并以纵向剖面、横向剖面、水平切面、不规则切面以及等值面显示；利用多属性综合分析，对管道漏损位置、规模进行精确识别通过多属性综合分析对管道漏损位置和规模进行精确定位的方法。本发明精确定位漏损位置；提取的频率属性，得到一个包含丰富信息的频谱，进一步验证漏损位置；提取的振幅属性，对漏损特征进行高分辨率成像，确定管道漏损规模。
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公开(公告)号：CN106055884A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356639.2
申请日：2016-05-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出一种基于收敛轨迹控制的启发式工程优化方法，包括：提出优化方法的收敛轨迹方程函数组；建立优化方法收敛预测计算公式；动态调整参数以确保优化方法的实际收敛值和设计收敛值相同。本发明优化方法完全不需参数设定，且优化效率高搜索质量好。总体而言，本发明是一种全新的启发式工程优化技术，具有原创性，对丰富和完善启发式工程优化方法理论和应用都具有重要科学意义和价值。
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公开(公告)号：CN114860715B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210273493.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G08G1/01 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种流量实时预测的Lanczos时空网络方法，本发明方法能够适用于跨度大、长范围波动的高速公路，在实时真实环境数据采集下，对实时流量预测达到可靠的准确性。本发明实时采集的数据训练预测网络；鲁棒性较强，使用的图神经预测网络有较强的鲁棒性，有较强的稳定性和实用性；适用性强，当图神经预测网络训练完成后，可以直接布置在智能管控和预测平台上而无需重复训练。
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公开(公告)号：CN117523817A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311213664.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及智能交通运输技术领域，提供一种基于低秩图和STL时序分解的长时交通流预测模型，采用编码器‑解码器框架结构作为模型整体框架，编码器结构网络对输入数据的序列通过第一自相关机制模块、第一LGCN模块和第一STL时序分解模块进行编码，解码器结构网络对编码器输入数据通过与第二自注意力机制、第二LGCN模块、第二STL时序分解模块学习到一次子序列项后，结合编解码交叉注意力融合模块输出二次子序列项，最终结合第二LGCN模块与Linear模块对二次子序列项进行关联规则挖掘，将三个子序列项元素叠加输出，得到长时交通流预测模型；适用于对动态高速公路交通流进行长时预测，在真实采集的高速路交通流数据下，能够对长时预测达到较高的准确度。
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公开(公告)号：CN114860715A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210273493.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06N3/04 , G08G1/01 , G08G1/065
Abstract: 本发明公开了一种流量实时预测的Lanczos时空网络方法，本发明方法能够适用于跨度大、长范围波动的高速公路，在实时真实环境数据采集下，对实时流量预测达到可靠的准确性。本发明实时采集的数据训练预测网络；鲁棒性较强，使用的图神经预测网络有较强的鲁棒性，有较强的稳定性和实用性；适用性强，当图神经预测网络训练完成后，可以直接布置在智能管控和预测平台上而无需重复训练。
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